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ubuntu 16.04 で exFATを使う方法

uuu

前回は、ubuntu14.04の時に、exFATを使う方法をご紹介しました。
http://itlx.ldblog.jp/archives/52048765.html
この方法でうまく行かなかった人が多いようで大変申し訳ございませんでした。

ということで、今回はubuntu 16.04でexFATを使う方法をご紹介します。

1.exFATを使ってマウントする



ubuntu16.04では(いつからかしらない)、PPAを追加することなくexFATに対応できるドライバをインストール可能になりました。

以下のコマンドでインストール可能です。

$ sudo apt-get install exfat-fuse exfat-utils

これで、GUIではメディアを自動認識したさい自動的にマウントされます。
コマンドで手動マウントもできますがそれは自分で調べてみてください。

2.exFATでフォーマットする



Windowsでは簡単にexFATでフォーマットできますが、ubuntuでは少し知識が必要です。

まず、ディスクというアプリケーションを起動しましょう。
unityのDashメニューのアプリケーションの中にあります。

Screenshot from 2016-05-11 19-28-27

フォーマットしたいディスクを選んで歯車のボタン(その他のパーティションオプション)をクリックしてください。
メニューが表示されますので、「パーティションの初期化」をクリックしてください。

Screenshot from 2016-05-11 19-29-32

以下の画像と文章のように設定してください。

Screenshot from 2016-05-11 19-31-21

各項目は以下のように設定してください。
消去:どちらでもいい(クイックのほうが早い)
タイプ:カスタム
名前:今回は「DATA」だけど好きな名前をつけてください。
ファイルシステム:exFAT ここが重要。必ずこのように記述してください。

このように設定して初期化をクリックするとディスクのフォーマットが開始します。

終わったら使えます。

では。

UbuntuでのCaffeのインストール方法(GPU・GPGPU・CUDAが主な利用)

前回はCPU利用のみを目的としたCaffeのインストール方法を紹介しました。

このの記事ではGPUを利用したGPGPUのCUDAの利用を想定したインストール方法をご紹介します。
設定次第でCPU利用にも変更できるので対象のグラフィックボードが搭載されているコンピュータの場合はこちらを推奨します。 

今回この手順でインストールしたPCの仕様ですが
OS:Ubuntu14.04
GPU:GTX650
です。

前回のエントリーと重なる部分もあるので、この記事の2. Caffeのダウンロードまで終わらせておいてください。
http://itlx.ldblog.jp/archives/52153658.html
 
かならず上の手順をおこなってから下記の手順を行ってください。

1.UbuntuにCUDAをインストール



NVIDIAのCUDAのWebページからCUDAをダウンロードします。

Screenshot from 2016-04-13 17:13:06

 以下のように、
Operationg System:Linux
Architecture:x86_64
Distribution:Ubuntu
Version:14.04
Installer Type:deb(local)
をクリックしてダウロードしてください。

Screenshot from 2016-04-13 17:16:45
2GB近くあるのでダウンロードに数分かかります。
ダウンロードが完了したらターミナルを開いて、ダウンロードしたディレクトリに移動しインストールを開始しましょう。

$ cd ~/ダウンロード
$ sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu1404-7-5-local_7.5-18_amd64.deb
$ sudo apt-get update
$ sudo apt-get install cuda
とある本ではここまでの手順で終わっていますがこのままではライブラリ等へのパスが不明でうまくCudaが動かないので、".bashrc"に下記を記述してください。

#CUDA
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda-7.5

export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:${CUDA_HOME}/lib64
export PATH=$PATH:${CUDA_HOME}/bin

2.Make.configファイルを作成してコンパイル



Makefile.configファイルをexampleからコピーして作成する

$ cp Makefile.config.example Makefile.config

makeでコンパイルする。
$ make
$ make test


コンパイルが完了したら単体テスト

$ make runtest


数分時間がかかる。実行結果に[PASSED]と表示されていればCaffeが正常に動作しています。

これでCaffeのGPU利用設定でのインストールは完了です。 


 

UbuntuでのCaffeのインストール方法(CPUのみの利用時)

大学の研究でUbuntu上でディープラーニングツールである「Caffe」をとりあえず動かしてみるということで、

CPU利用を想定してインストール方法を記載しておきます。

PCの仕様ですが
OS:Ubuntu14.04
GPU:GTX650
です。

1.Caffeに必要なライブラリのインストール


Caffeインストールに必要な外部ライブラリは以下の通りで

ライブラリ名・・・内容
コンピュータ内部でのライブラリ名(apt-getやSynapticで使う)

ATLAS・・・線形代数計算のライブラリ
libatlas-base-dev

Protobuf・・・インターフェース定義言語で構造を定義するためのライブラリ
libprotobuf-dev
protobuf-compiler

Leveldb・・・Key-Value型データストア
libleveldb-dev

Snappy・・・圧縮アルゴリズムライブラリ
libsnappy-dev

OpenCV・・・画像処理ライブラリ
libopencv-dev

Boost・・・C++の新しい実験的な機能などが使える
libboost-all-dev

hdf5・・・ファイルフォーマット
libhdf5-serial-dev

Flags・・・コマンドラインフラグライブラリ
libgflags-dev

Google-glog・・・ロギングライブラリ
libgoogle-glog-dev

Lmdb・・・Key-Value型データストア
liblmdb-dev

Git ・・・バージョン管理
git

これらのライブラリをパッケージ管理ツールであるapt-getやSynapticなのでインストールしてください。
apt-getの場合
$ sudo apt-get install [Package Name]

でインストールできます。 

2.Caffeのダウンロード



CaffeはGithubからCloneつまりダウンロードしてきてmakeでビルドすることで利用できるようになります。
ですので下記のコマンドからホームディレクトリにダウンロードします。

$ git clone https://github.com/BVLC/Caffe.git


3.Make.configファイルを設定して利用するコンパイラを指定する



とある本とかとあるWebページによると、デフォルトの設定ではCaffeをコンパイルすることができないらしい。
だからg++-4.6をインストールしてそれを用いてコンパイルするように設置を変更する。

$ sudo apt-get install g++-4.6


Makefile.configファイルをexampleからコピーして作成する

$ cp Makefile.config.example Makefile.config


Makefile.configを編集するためお好きなエディタで開く

$ vim Makefile.config


コメントアウトされている行で
# CUSTOM_CXX := g++


となっているところを、コメントを外して下記のように修正する
CUSTOM_CXX := g++-4.6


コンパイラの設定はこれで出来た。

4.CPUのみで動作するようにMakefile.configの設定を変更



前回の続きのファイルを編集していきます。

閉じてしまった場合はもう一度エディタで開いてください。

コメントアウトされている行で
# CPU_ONLY := 1


となっているところを、コメントを外して下記のように修正する
CPU_ONLY := 1

5.Caffeのコンパイルとテスト



$ make
$ make test


コンパイルが完了したら単体テスト

$ make runtest


数分時間がかかる。実行結果に[PASSED]と表示されていればCaffeが正常に動作しています。

これでCaffeのインストールは完了です。

つぎの記事はGPUを利用したGPGPUのCUDAの利用を想定したインストール方法をご紹介します。
設定次第でCPU利用にも変更できるので対象のグラフィックボードが搭載されているコンピュータの場合はこちらを推奨します。

ではまた。 

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